Как проверить полис на сайте рса


Проверить полис ОСАГО на подлинность

На сегодня имеются 3 варианта проверки ОСАГО по базе страховщиков:

  • проверить статус бланка полиса по его номеру
  • узнать какой автомобиль застрахован по номеру бланка полиса
  • узнать номер полиса по госномеру или VIN коду

Просим обратить внимание!
В последнее время запросы на проверку полисов обрабатываются ОЧЕНЬ медленно и часто лишь на 2-3 раз. РСА осведомлены о данной проблеме и ведут работы по ее устранению.

1

  Проверка статуса бланка полиса по его номеру

Здесь можно проверить статус и срок действия бумажного полис ОСАГО и электронного (е-ОСАГО - серии XXX, купленных через интернет) по базе данных РСА (Российский Союз Автостраховщиков).

Для просмотра бланка полиса ОСАГО необходимо ввести серию и номер бланка полиса

Как правило, е-ОСАГО попадает в базу страховщиков сразу после покупки, однако в некоторых случаях из-за временной перегруженности системы попадание в базу данных способно занять пару суток.

Статус полиса «пребывает у страхователя» означает, что после приобретения полис всё еще «находится у преставителя страховой компании». Это нормально, нужно лишь дождаться пока страховой агент внесет изменения в базу. Обычно занимает не более 2 дней. Однозначно плохие статусы - «утратил силу» или «утерян». Если статус полиса - «напечатан производителем», что такой бланк даже не был передан представителю страховой компании.

Такая проверка не даст полной гарантии, что перед вами действительный документ (ведь аферисты имеют возможность сделать копию настоящего полиса), однако это позволяет исключить очевидные подделки и украденные бланки. А вот чтобы исключить «дубли» надо узнать, какой непосредственно автомобиль застрахован по имеющемуся полису.

Для этого необходимо использовать 2-й способ проверки:

2

  Узнать какой автомобиль застрахован по номеру бланка полиса

В дополнение к полной информации о застрахованном автомобиле - гос номера, ВИН-кода или номера кузова, здесь также можно узнать подробно о статуса бланка: например, по какой причине страховка не действительна. Причиной может быть досрочное расторжение договора или утеря полиса страховой компанией.

Для просмотра сведений о транспортном средстве из договора ОСАГО необходимо ввести серию и номер этого договора.

3

  Узнать номер полиса ОСАГО по гос. номеру, VIN коду или номеру кузова и проверить вписанных в полис водителей

Это проверка является обратной способу 2 - здесь, использую данные автомобиля, вы получите информацию по страховой компании: номер страхового полиса и наличие ограничений. Проверка по ВИН коду – наиболее подробная. По госномеру поиск осуществляется только в случае, если эти эту информацию указал страховщик. Если страховка имеет список с ограничением водителей, то на втором шаге можно проверить вписан ли водитель в полис по номеру и серии водительского удостоверения.

Для просмотра сведений о договоре ОСАГО необходимо ввести данные о транспортном средстве и дату, на которую запрашиваются сведения договора ОСАГО

В случае, если вы недавно вписали дополнительного водителя в полис ОСАГО или внесли другие дополнительные изменения, тогда по нормативу страховая компания обязана внести эти данные в базу АИС РСА в течение 5 дней.

!

  Страховая компания - проверить полис ОСАГО?

По законодательству все страховые компании без исключения свои проданные полисы ОСАГО - и на бумажном носителе, и электронные - обязаны вносить в базу российского союза автостраховщиков. АльфаСтрахование, Абсолют, Арсеналъ, ВТБ Страхование, ВСК, Евроинс, ERV, Ингосстрах, Интач Страхование, Либерти, МАКС, НАСКО, Росгосстрах, Ренессанс, РЕЗЕРВ, Тинькофф, УРАЛСИБ и другие не являются исключением.

PCA с использованием Python (scikit-learn). Мой последний урок касался логистики… | автор: Майкл Галарник.

Исходное изображение (слева) с сохраненной разной величиной дисперсии

В моем последнем руководстве я рассмотрел логистическую регрессию с использованием Python. Одна из полученных вещей заключалась в том, что вы можете ускорить настройку алгоритма машинного обучения, изменив алгоритм оптимизации. Более распространенный способ ускорить алгоритм машинного обучения - использовать анализ главных компонентов (PCA). Если ваш алгоритм обучения слишком медленный из-за слишком высокого размера входных данных, то использование PCA для его ускорения может быть разумным выбором.Вероятно, это наиболее распространенное применение PCA. Еще одно распространенное применение PCA - визуализация данных.

Чтобы понять ценность использования PCA для визуализации данных, в первой части этого учебного поста рассматривается базовая визуализация набора данных IRIS после применения PCA. Вторая часть использует PCA для ускорения алгоритма машинного обучения (логистической регрессии) для набора данных MNIST.

Итак, приступим! Если вы заблудились, рекомендую открыть видео ниже в отдельной вкладке.

PCA с использованием Python Video

Код, используемый в этом руководстве, доступен ниже

PCA для визуализации данных

PCA для ускорения алгоритмов машинного обучения

Для многих приложений машинного обучения это помогает визуализировать данные. Визуализировать двух- или трехмерные данные не так уж сложно. Однако даже набор данных Iris, используемый в этой части руководства, является четырехмерным. Вы можете использовать PCA, чтобы уменьшить эти четырехмерные данные до двух или трех измерений, чтобы вы могли построить график и, надеюсь, лучше понять данные.

Загрузить набор данных Iris

Набор данных Iris - это один из наборов данных, которые поставляются с scikit-learn, которые не требуют загрузки какого-либо файла с какого-либо внешнего веб-сайта. Приведенный ниже код загрузит набор данных радужной оболочки.

 импортировать панды как pdurl = "https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data"# загрузить набор данных в Pandas DataFrame 
df = pd.read_csv (url, names = ['длина чашелистника', 'ширина чашелистника', 'длина лепестка', 'ширина лепестка', 'цель'])
Исходный Pandas df (функции + цель)

Стандартизация данных

PCA выполняется по масштабу, поэтому вам нужно для масштабирования функций в ваших данных перед применением PCA.Используйте StandardScaler , чтобы стандартизировать функции набора данных в единичном масштабе (среднее значение = 0 и дисперсия = 1), что является требованием для оптимальной производительности многих алгоритмов машинного обучения. Если вы хотите увидеть негативный эффект, который может иметь отсутствие масштабирования ваших данных, в scikit-learn есть раздел о последствиях нестандартизации ваших данных.

 из sklearn.preprocessing import StandardScalerfeatures = ['длина чашелистика', 'ширина чашелистника', 'длина лепестка', 'ширина лепестка'] # Разделение элементов 
x = df.loc [:, features] .values ​​# Разделение цели
y = df.loc [:, ['target']]. values ​​# Стандартизация функций
x = StandardScaler (). fit_transform (x)
Массив x (визуализируется фреймом данных pandas) до и после стандартизации

Проекция PCA в 2D

Исходные данные имеют 4 столбца (длина чашелистика, ширина чашелистика, длина лепестка и ширина лепестка). В этом разделе код проецирует исходные данные, которые являются четырехмерными, в двухмерные. Я должен отметить, что после уменьшения размерности каждому главному компоненту обычно не присваивается конкретное значение.Новые компоненты - это всего лишь два основных аспекта вариации.

 из sklearn.decomposition import PCApca = PCA (n_components = 2) PrincipalComponents = pca.fit_transform (x) PrincipalDf = pd.DataFrame (data = PrincipalComponents 
, columns = ['основной компонент 1', 'основной компонент 2'])
PCA и сохранение двух основных компонентов
 finalDf = pd.concat ([PrincipalDf, df [['target']]], axis = 1) 

Объединение фрейма данных по оси = 1. finalDf - это последний фрейм данных перед построением графика данные.

Объединение фреймов данных по столбцам для создания finalDf перед построением графика

Визуализация 2D-проекции

В этом разделе просто отображаются двухмерные данные. Обратите внимание на график ниже, что классы кажутся хорошо отделенными друг от друга.

 fig = plt.figure (figsize = (8,8)) 
ax = fig.add_subplot (1,1,1)
ax.set_xlabel ('Главный компонент 1', fontsize = 15)
ax.set_ylabel (' Главный компонент 2 ', fontsize = 15)
ax.set_title (' 2-компонентный PCA ', fontsize = 20) target = [' Iris-setosa ',' Iris-versicolor ',' Iris-virginica ']
colors = [' r ',' g ',' b ']
для цели, цвет в zip (цели, цвета):
indexToKeep = finalDf [' target '] == target
ax.scatter (finalDf.loc [indexToKeep, 'главный компонент 1']
, finalDf.loc [indexToKeep, 'главный компонент 2']
, c = color
, s = 50)
ax.legend (цели)
ax.grid ()
2 График PCA компонентов

Объясненное отклонение

Объясненное отклонение показывает, сколько информации (отклонения) можно отнести к каждому из основных компонентов. Это важно, поскольку, хотя вы можете преобразовать 4-мерное пространство в 2-мерное пространство, при этом вы теряете часть дисперсии (информации).Используя атрибут объясненной_вариантности_ , вы можете увидеть, что первый главный компонент содержит 72,77% дисперсии, а второй главный компонент содержит 23,03% дисперсии. Вместе эти два компонента содержат 95,80% информации.

 pca.explained_variance_ratio_ 

Одно из наиболее важных приложений PCA - ускорение алгоритмов машинного обучения. Использование набора данных IRIS здесь было бы непрактичным, поскольку набор данных содержит только 150 строк и только 4 столбца функций.База данных рукописных цифр MNIST более подходит, поскольку она имеет 784 столбца характеристик (784 измерения), обучающий набор из 60 000 примеров и тестовый набор из 10 000 примеров.

Загрузка и загрузка данных

Вы также можете добавить параметр data_home в fetch_mldata , чтобы изменить место загрузки данных.

 из sklearn.datasets import fetch_openmlmnist = fetch_openml ('mnist_784') 

Изображения, которые вы загрузили, содержатся в mnist.data и имеет форму (70000, 784), что означает 70 000 изображений с 784 размерами (784 функции).

Метки (целые числа 0–9) содержатся в mnist.target . Функции имеют 784 размера (изображения 28 x 28), а метки представляют собой простые числа от 0 до 9.

Разделение данных на наборы для обучения и тестирования

Как правило, разделение обучающего теста составляет 80% обучения и 20% теста. В этом случае я выбрал 6/7 данных для обучения и 1/7 данных для тестового набора.

 из sklearn.model_selection import train_test_split # test_size: какая часть исходных данных используется для набора тестов 
train_img, test_img, train_lbl, test_lbl = train_test_split (mnist.data, mnist.target, test_size = 1 / 7.0), random_state = 1 / 7.0, random_state

Стандартизация данных

Текст в этом абзаце является почти точной копией того, что было написано ранее. PCA зависит от масштаба, поэтому вам необходимо масштабировать функции в данных перед применением PCA. Вы можете преобразовать данные в единицу измерения (среднее значение = 0 и дисперсия = 1), что является требованием для оптимальной производительности многих алгоритмов машинного обучения. StandardScaler помогает стандартизировать функции набора данных. Обратите внимание, что вы подходите для обучающего набора и трансформируете обучающий и тестовый набор. Если вы хотите увидеть негативный эффект, который может иметь отсутствие масштабирования ваших данных, в scikit-learn есть раздел о последствиях нестандартизации ваших данных.

 из sklearn.preprocessing import StandardScaler 
scaler = StandardScaler () # Подходит только для обучающего набора.
scaler.fit (train_img) # Применить преобразование как к набору обучения, так и к набору тестов.
train_img = scaler.transform (train_img)
test_img = scaler.transform (test_img)

Импорт и применение PCA

Обратите внимание, что в коде ниже 0,95 для параметра количества компонентов. Это означает, что scikit-learn выбирает минимальное количество основных компонентов, чтобы сохранить 95% дисперсии.

 из sklearn.decomposition import PCA # Создайте экземпляр модели 
pca = PCA (.95)

Установите PCA в обучающий набор. Примечание: вы устанавливаете PCA только на тренировочном наборе.

 pca.fit (train_img) 

Примечание. Вы можете узнать, сколько компонентов PCA выберет после подбора модели, используя pca.n_components_ . В этом случае 95% дисперсии составляют 330 основных компонентов.

Примените отображение (преобразование) как к обучающему набору, так и к набору тестов.

 train_img = pca.transform (train_img) 
test_img = pca.transform (test_img)

Применить логистическую регрессию к преобразованным данным

Шаг 1: Импортируйте модель, которую хотите использовать

В sklearn, все модели машинного обучения реализованы как классы Python

 из sklearn.linear_model import LogisticRegression 

Шаг 2: Создайте экземпляр модели.

 # для всех неуказанных параметров установлены значения по умолчанию 
# решатель по умолчанию невероятно медленный, поэтому он был изменен на 'lbfgs'
logisticRegr = LogisticRegression (solver = 'lbfgs')

Шаг 3: Обучение модели на данных, сохраняя информацию, полученную из данных

Модель изучает взаимосвязь между цифрами и метками

 logisticRegr.fit (train_img, train_lbl) 

Шаг 4: Предсказание меток новых данных (новых изображений)

Использует информацию, полученную моделью в процессе обучения модели

Код ниже предсказывает для одного наблюдения

  # Predict для одного наблюдения (изображение)  
logisticRegr.predict (test_img [0] .reshape (1, -1))

Приведенный ниже код прогнозирует сразу несколько наблюдений

  # Прогноз для одного наблюдения (изображение)  
logisticRegr .прогноз (test_img [0:10])

Измерение производительности модели

Хотя точность не всегда является лучшим показателем для алгоритмов машинного обучения (точность, отзыв, оценка F1, кривая ROC и т. д. были бы лучше), она используется здесь для простоты.

 logisticRegr.score (test_img, test_lbl) 

Сроки подбора логистической регрессии после PCA

Весь смысл этого раздела руководства состоял в том, чтобы показать, что вы можете использовать PCA для ускорения подбора алгоритмов машинного обучения.В приведенной ниже таблице показано, сколько времени потребовалось для соответствия логистической регрессии на моем MacBook после использования PCA (каждый раз сохраняя разную величину дисперсии).

Время, необходимое для подгонки логистической регрессии после PCA с различными долями сохраняемой дисперсии

В более ранних частях руководства было продемонстрировано использование PCA для сжатия данных большой размерности в данные меньшей размерности. Я хотел вкратце упомянуть, что PCA может также возвращать сжатое представление данных (данные более низкой размерности) к приближению исходных данных большой размерности.Если вас интересует код, который создает изображение ниже, посмотрите мой github.

.

Тест безопасности веб-сайта | Проверка безопасности на соответствие GDPR и PCI DSS

тесты запускают тесты за
24 часа

ImmuniWeb Discovery

Для целей непрерывного мониторинга мы предлагаем вам изучить наше отмеченное наградами предложение ImmuniWeb® Discovery, адаптированное для непрерывного мониторинга с гибкими 24/7 уведомлениями .

Коммерческий API

ImmuniWeb предоставляет коммерческий доступ к API тестирования безопасности веб-сайта с расширенными ограничениями на количество ежедневных тестов. Пожалуйста, свяжитесь с нами, чтобы получить индивидуальное предложение. Цены начинаются от 1000 долларов в месяц.

Некоммерческие, исследовательские и академические учреждения могут запрашивать коммерческий API бесплатно. Пожалуйста, отправьте свои требования к использованию API для получения дополнительной информации.

Бесплатный API

ImmuniWeb предоставляет вам бесплатный API для тестирования вашего веб-сервера на предмет конфигурации, связанной с безопасностью.Чтобы обеспечить высокую скорость обслуживания и доступность для всех, бесплатный API позволяет в общей сложности 50 запросов за 24 часа с одного IP-адреса.

Кроме того, существуют разные уровни пользователей, каждый из которых обеспечивает разный уровень использования API.

Уведомление о лицензии: API предоставляется бесплатно как для частных, так и для коммерческих целей. При использовании бесплатного API обязательно наличие четко видимой ссылки на ImmuniWeb® Community при отображении результатов.Несоблюдение этого правила может повлечь за собой запрет и юридические последствия.

Документация и инструкции по API

Полная документация по API

Спецификации API

Имя поля Значение
Протокол HTTP / HTTPS
Тип запроса POST
URL https: // www.Immuniweb.com/websec/api/v1/chsec/[ustamp visible.html - где «ustamp» - произвольная метка времени UNIX (должна быть целым числом). Такая конструкция сделана для предотвращения кеширования на стороне клиента.

Спецификация данных POST

Имя поля Значение
api_key секретный токен, который вы отправляете вместе с запросом
проверенный_url URL-адрес домен для тестирования.
dnsr «вкл.» Означает, что результаты теста будут скрыты, «выкл.» Означает, что результаты теста будут отображаться в статистике.
choosen_ip IP-адрес тестируемого сервера (если тестируемый домен разрешается на несколько адресов).
перепроверить «false» будет использовать результаты из кеша, если сервер был протестирован в течение последних 24 часов, «true» выполнит новый тест без просмотра кеша.
token значение токена, отправляемого сервером, если тестируемый домен разделен на несколько IP-адресов.

Пример транзакции с использованием CURL

$ curl -XPOST -d 'Test_url = twitter.com & choosen_ip = any & dnsr = off & recheck = false & verbosity = 1' 'https://www.immuniweb.com/websec/api/v1/chsec / 1451425590.html '

{"debug": true, "job_id": "2a9e1f1bc92dc0c7a4bde930dff488771eea6d36988208d34163c5496227b8dc", "status": "test_started", "status_id":

, "сообщение было запущено": 'job_id = 2a9e1f1bc92dc0c7a4bde930dff488771eea6d36988208d34163c5496227b8dc' 'https://www.immuniweb.com/websec/api/v1/get_result/1451425590.html'

{ "job_id": "2a9e1f1bc92dc0c7a4bde930dff488771eea6d36988208d34163c5496227b8dc", "статус": "in_progress", "status_id" : 2, "message": "Ваш тест выполняется"}

$ curl -XPOST -d 'Test_url = twitter.com & choosen_ip = any & dnsr = off & recheck = false & verbosity = 1 '' https://www.immuniweb.com/websec/api/v1/chsec/1451425590.html '

{"test_id": "c84936eef26eeb8aafd2cdbdbd2bd2bdbdb8db8db8dbdb8db8db2db8db8dbdb8dbdb8db8db2fdb2fcdb8dbdbdb2fcdb8d2fcdfcdcfcdb8db2fdb2fdb2fcdb8db2 , "status_id": 3, "message": "Test is cached"}

$ curl -XPOST -d 'id = c84936eef26eeb8aaef5ffc43f38ddb91adfd90ac27fb416bd0b21fe2edb1004' 'https://www.imweb14sec/get/ .html '

$ curl -XPOST -d' проверенный_url = 0.0.0.0 & choosen_ip = any & dnsr = off & recheck = false & verbosity = 1 '' https://www.immuniweb.com/websec/api/v1/chsec/1451425590.html '

{"error": "Доменное имя не существует", "error_id": 9}

Пример ответа сервера

Об услуге

Website Security Test - это бесплатный онлайн-продукт, предоставляемый и управляемый ImmuniWeb.

Тест безопасности веб-сайта выполняет следующие проверки безопасности и конфиденциальности: